Skill来了,App 要没了

上周我在写一个 Skill，写到一半停下来想了很久。

那个 Skill 大概 200 行文字，描述了一个「每次开会前自动整理资料」的流程。写完之后我发现——它和我以前写过的一个脚本几乎是同一件事。

只不过一个是代码，一个是中文。

这让我开始认真想一件事：如果 Agent 能读懂文字指令，我们还需要那么多 App 吗？

过去十年，普通用户接触软件的方式，基本上就是 App。

你有一个需求，就去找对应的 App。记笔记用 Notion，画图用 Figma。每个 App 背后是一套完整的产品逻辑：功能设计、用户界面、增长策略。大家讨论的问题，也一直是 App 怎么做得更好用，怎么获得更多用户。

Skill 这个东西，让我开始觉得这个问题值得认真对待了。

Skill 是一个 markdown 文件，里面写着指令：遇到什么情况，执行什么步骤，调用什么工具，输出什么格式。Agent 读完，就能照着做。

Skill 就是用文字写的功能模块。

它有输入有输出，可以模块化，可以复用。写代码要考虑性能，写 Skill 要考虑 token 消耗，逻辑差不多是一回事。

区别只有一个：代码文件是给机器读的，Skill 文件是给 Agent 读的。

有了大模型作为底座，文字，正在变成一种编程语言。

Agent 能走出对话框，靠两件事：MCP 和 Skill。

MCP 的全称是 Model Context Protocol，让 AI 接触外部世界的协议。以前 Agent 能做的事基本被限制在对话框里，有了 MCP，它就能连数据库、读本地文件、调用远程服务。可以把它理解成 AI 时代的 USB 接口——不管什么设备，插上就能用。它是开放协议，不是哪家公司的私有接口。

Github、Notion、Figma 都已经推出了自己的 MCP Server，这个名单还在变长。对这些公司来说，接入 MCP 就是在告诉用户：你可以直接通过 Agent 来用我的服务了。

Skill 是另一层能力。MCP 让 Agent 能碰到外部世界，Skill 解决的是另一个问题：怎么让 Agent 重复做一件复杂的事。一个写好的 Skill，可以让 Agent 去抓网页、生成图片、把内容发布到 X 或者微信公众号。经验和流程固定成文字，变成可以反复调用的模块。

把这些拼在一起，软件的结构开始变得不一样：最顶层是用户用自然语言表达的意图，往下是 Agent 负责理解和规划，再往下是 Skill 提供具体能力，然后是 MCP 连接外部服务，最底下才是数据库和 API 这些基础设施。

大模型本身会写代码，这件事让界面这个问题变得不一样了。过去做一个产品，要先想用户界面：按钮放哪里、流程怎么走、新用户怎么引导。用户当然在意界面，但每个人的审美和习惯不一样，一套设计没办法让所有人都顺手。

现在 Agent 自己就能生成界面，而且是按照每个用户自己的指令来的。一个完全照着自己习惯生成的界面，和一个为几千万人平均设计的界面，用起来的感受不会一样。公司只要把核心服务通过 MCP 或 Skill 暴露出来，剩下的事情用户自己就能搭。

但这条路现在还走不稳。

大模型是概率模型，同样的指令跑两次，结果可能不一样。代码只要逻辑对，运行结果是确定的。Skill 不是，Agent 有时候会理解偏，有时候会漏掉步骤。现阶段用 Skill 做关键业务，还是得留着人在旁边看。

商业化是另一道坎。Skill 现在是明文的 markdown 文件，谁都能看、能复制、能改。写得好的 Skill 和写得差的 Skill，用起来体验差很多，但没有任何机制能保护前者。

这最终大概得靠大模型厂商来解决，但现在还没有答案。

回到开头的问题：我们还需要那么多 App 吗？

我觉得不需要了。或者说，App 的竞争，慢慢会变成 Skill 的竞争。公司要思考的不再只是怎么把界面做好看，而是怎么把自己的服务包装成 Agent 能调用的形式，以及怎么从中赚到钱。

那一刻我意识到，可能不需要多少年，我们说的『软件』就不是现在这个意思了。

App 时代比的是产品力。Agent 时代比的是服务能不能被调用。这是两种完全不同的竞争。

你怎么看？